Нейросети — друг или враг? Отвечают разработчики CoD: Warzone, «Кужлевки» и других игр

Когда-то на нейросети смотрели скорее как на элемент литературного киберпанка, а не как на возможное будущее. Сегодня они помогают разработчикам и другим творцам быстро создавать разнообразный контент — тексты, концепт-арт и задники, видеоролики, 3D-модели и полноценную озвучку со множеством голосов на выбор. Даже гиганты вроде киностудии Marvel пользуются контентом, сгенерированным нейросетями. Яркий пример — вступительная заставка к сериалу «Секретное вторжение».

Однако «полезность» нейросетей до сих пор активно ставится под вопрос. Существует множество мнений, основанных на субъективном опыте и личных взглядах. Например, художники из Китая опасаются, что скоро могут лишиться работы, а западные авторы считают, что нейросети воруют элементы их произведений. Художники даже подали групповой иск за использование оригинальных работ без разрешения.

Мы пообщались с 3D-художниками, дизайнером уровней, композитором, сценаристами и актрисой дубляжа: спросили у них, пользуются ли они нейросетями и как к ним относятся. По уже сложившейся традиции ответы получились разные, и в этом их главная ценность. Каждое эссе здесь — в первую очередь личный опыт и неочевидные знания, которыми разработчики хотят поделиться.

Артемий Котов

Редактор, нарративный дизайнер

Короткий ответ на вопрос из заголовка: нейросети — инструмент разработчика. И весьма ситуативный.

Сейчас их окружает нездоровая шумиха. То же самое ещё недавно было с NFT, метавселенными, криптовалютами, а когда-то давно — с доткомами. Нарратив всегда один и тот же: вот будущее, торопись купить билет на поезд, а то потом не догонишь. Хайп раздувают для инвесторов, а икается всем остальным.

В случае с нейросетями у этого есть и вполне социальная причина: жить становится всё дороже, найти достойную работу всё сложнее, а тут ещё и нейросети. На фоне частых новостей о массовых сокращениях и забастовках так и тянет удариться в луддизм, буддизм, коммунизм и прочие «-измы».

Тем временем нейросетям уже нашли множество полезных применений. Например, генеративная заливка в Photoshop, Enhance Speech от той же Adobe или машинный переводчик DeepL, который в большинстве случаев выдаёт компетентно переведённый текст. Нейросети позволяют разработчикам добавлять в уже готовые продукты полезные функции, которые упрощают жизнь и ускоряют монотонную или чисто техническую часть работы.

Но не творческую.

Мне не нравится использование термина «искусственный интеллект» по отношению к нейросетям. Термин «искусственный идиот» куда точнее, но продать его инвесторам и зевакам уже не так легко. У нейросети нет интеллекта, ведь она не понимает, что делает и чего конкретно от неё хотят. Каждый раз она выдаёт случайную комбинацию элементов по определённому шаблону, эдакий коллаж. А творческий процесс не допускает случайности, ведь в его основе лежит замысел. Да, человек тоже создаёт комбинации известных ему образов. Но он хотя бы думает, что конкретно делает и зачем. И только он может превратить невнятные хотелки заказчика в нечто осязаемое.

Истории о том, как нейросеть смогла сгенерировать крутой рисунок или связный текст, привлекают много внимания, поэтому их до сих пор тиражируют. Но из виду обычно ускользают важные детали: сколько ушло попыток на то, чтобы получился сколько-нибудь приемлемый результат, и насколько конечный вариант соответствует запросу. Можно посадить за печатную машинку обезьяну, кормить её и ждать, что она напишет шедевр. Звучит как способ сэкономить на сценаристе.

И нейросеть, и обезьяна могут рано или поздно создать что-то удобоваримое. Вопрос в том, сколько вы готовы потратить времени и насколько низкая у вас планка качества. Ведь в обоих случаях результат достигается грубой силой.

Пример: соло-разработчик Слава Грис в качестве эксперимента решил сделать концептуальную визуальную новеллу с помощью Midjourney и DALLE-2, но недавно объявил о заморозке проекта и переключился на другую игру. Потому что нейросеть неспособна выдавать консистентные результаты. По словам Славы, на эксперименты с промптами и исправление артефактов уходит больше времени, чем если бы он рисовал арт с нуля.

В марте был забавный случай: разные паблики распространили работу художника Евгения Зубкова, утверждая, что её сделала нейросеть. Интересно, сколько нужно времени и сил, чтобы нейросеть смогла сгенерировать сопоставимую — по количеству деталей, культурных отсылок и остроумных ассоциаций — работу. Пока у ИИ лучше всего получаются однотипные портреты анимешных девочек и прочий низкопробный шлак. И именно в этом сегменте пиджакам давно пора потирать руки, а работникам — бояться. Нейросеть может заменить художника или сценариста там, где качество и оригинальность вообще не играют роли.

Я встречал плоды работы нейросети в мобильных играх. Например, некоторые фоны в визуальной новелле MeChat студии PlayMe пестрят очевидными артефактами. Это не помешало популярности приложения, но люди сидят в нём явно не ради красивых пейзажей. Да и планка качества в мобильном сегменте ниже, чем где-либо ещё. Поэтому история о студии Rayark, которая якобы сократила штат художников и добавляет в ритм-игры сгенерированный арт, звучит правдоподобно.

Так что да, в отдельных случаях разработчики уже теряют и продолжат терять работу — но только там, где на их усилиях пытаются максимально сэкономить. Ведь качество нейроконтента оставляет желать лучшего, и вряд ли ситуация изменится. Я сомневаюсь, что нейросети научатся рисовать, писать тексты или генерировать музыку значительно лучше, чем сейчас: этому противоречит сам принцип их работы. С помощью нейросети можно составить условный мудборд или подобрать референс, в крайнем случае — сделать заглушку во второстепенной части контента. Но не более того.

Без вмешательства творческого специалиста всё равно не выйдет ничего путного, разве что откровенный плагиат. Ведь нейросети обучаются в том числе на произведениях, защищённых авторским правом, и их активное использование в проекте чревато судебными разбирательствами. Или проблемами с релизом: Steam уже начал отказывать студиям в публикации игр, сделанных с помощью нейросетей. Скупой платит дважды.

Мне кажется, любой художник или сценарист согласится: делать работу с нуля гораздо быстрее, легче и надёжнее, чем редактировать коллаж искусственного идиота. Особенно это касается инди-разработчиков, для которых оригинальность — залог успеха.

Аскер Унаев

Сценарист («Кужлевка», Greed)

Серьёзные причины видеть в нейросетях «врага» появятся у кого-то только тогда, когда работа этих сетей станет по-настоящему неотличима от результатов деятельности человека. За то короткое время, что мы провели с ними, думаю, практически все уже научились быстро выявлять сгенерированные изображения и тексты с первого взгляда.

Если рассматривать вопрос с точки зрения разработчика, занимающегося именно сценариями видеоигр, приведу такой пример: мы уже наблюдали эксперименты по интеграции ChatGPT в ролевые игры, и действительно — генерация текста даёт повод лишние пять минут поиграть с болванчиками на заднем плане «Скайрима» в ожидании, что они скажут что-нибудь глупое или на удивление осмысленное. Но генерация есть генерация — она не добавляет в сюжет и вымышленный мир ничего нового, а пользуется сугубо доступными ей данными, предварительно введёнными человеком.

То же самое мы будем наблюдать в случае, если поручим нейросети сочинить «свой» вымышленный мир самостоятельно — машина устроена так, что генерация по-настоящему новых идей остаётся для неё пока что невозможной задачей. Поэтому такая вселенная будет состоять из лоскутков известных нейросети данных о других вселенных, созданных людьми до неё.

Настоящим подспорьем для будущего индустрии развлечений может стать только настоящий искусственный интеллект, способный к генерации принципиально новых идей и, что главное, наделённый некой способностью отличать «глупое» от «неглупого».

Да, «шоу» под управлением нейросетей уже существуют — недавно фурор произвела нейроверсия «Губки Боба». Я и сам с огромным удовольствием наблюдал за этими неуклюжими первыми шагами в сторону сгенерированного развлечения, но удовольствие, конечно же, приносил не сюжет, а нелепость происходящего и любопытство первооткрывателя: «А что ещё они могут выкинуть?»

Кажется, впереди ещё очень длинная дорога к тому, чтобы нейросети по-настоящему освоили навык рассказывать истории хотя бы по предварительно заданным человеком параметрам, не говоря уже о том, чтобы сочинять оригинальные истории.

«Заместителей» людей, в частности творческих работников, из нейросетей пока не вышло, и паника, которой поддались, например, художники, оказалась преждевременной. Зато вместо заместителя получился отличный инструмент, которым могут пользоваться художники, программисты, переводчики… и непременно — сценаристы!

Именно сценаристам полезнее всего знать, насколько в действительности оригинальна их идея, перед тем, как приступать к её реализации. Ведь если нейросеть может собрать по кускам нечто похожее на вашу задумку — значит, в той или иной степени всё это уже было.

Артем Макаров

Глава студии Anoft (Loot List, Reflection, Offline)

Нейросеть — друг. Она может уменьшить объём ресурсов, требующихся для разработки. Очевидно, что со временем нейросети будут меняться, но именно сейчас в рамках игровой индустрии их выгодно рассматривать и использовать как прикладной инструмент, при работе с которым на первом плане всегда находится вопрос «Зачем?», а уже потом вопросы «Что?» и «Как?».

Что? Как?

Нейросеть отлично показывает себя как база знаний, выдающая информацию:

• Сжато. Многостраничный текст может быть преобразован в несколько строк («Кратко перескажи эту статью, выдели ключевые тезисы»).
• Точечно. Можно быстро узнать интересные вещи («Какой жанр видеоигр самый популярный на Филиппинах в 2023-м?»).
• Оформленно. Например, посредством списков («Составь 5 перечней предметов, ассоциируемых с Шерлоком Холмсом, и чтобы в каждом перечне предметы были объединены по случайному признаку»).

Нейросеть умеет писать простой код. При работе со сложным кодом или с системами она может и, скорее всего, будет регулярно выдавать нерабочие или полурабочие решения, на изучение и исправление которых уйдёт больше времени и сил, чем если бы названные задачи изначально решались человеком. Просить нейросеть самостоятельно грамотно оптимизировать код в большинстве случаев тоже нет смысла.

Зато с чем нейросеть хорошо справляется, так это с подсказками касательно того или иного языка программирования или программного обеспечения. Запрос типа «Как в Unreal Engine вызвать одну из множества функций, основываясь на очень большом числе переменных bool?» вполне допустим.

Так как нейросети могут работать с учётом контекста, вопрос «А если, помимо bool, есть ещё и float?», вероятнее всего, даст релевантный ответ. Единственное: зачастую нейросеть удерживает контекст на протяжении 5–6 итераций уточнений, после чего ценность ответов явно снижается. Тогда самое время перезапустить сессию.

Что касается творческих задач, то нейросеть с ними справляется посредственно: как правило, ответы будут выглядеть связными и содержательными, но только при беглом взгляде: единого смысла в них не будет. Однако и их можно использовать, если у вас есть навыки латерального мышления или вы умеете точечно выбирать информацию.

Но нейросеть неплохо решает задачи, связанные с математикой: скажем, может назвать оптимальное замощение и параметры многоугольников, из которых это замощение состоит, с учётом заданных вводных.

Следует понимать, что результаты, выдаваемые нейросетью, не всегда соответствуют действительности и вообще не всегда разумны. Важно это учитывать, если вы работаете с информацией, применение которой выходит за рамки простого интереса. Поэтому пользователь нейросети должен либо обладать возможностью самостоятельно оценивать полученное, либо — при необходимости — проверять его на стороне: в этом помогут знающие люди, Google или даже другая нейросеть.

Зачем?

Отбрасывая детали, на основании вышеописанных примеров могу сказать, что нейросеть — источник информации. Как эту информацию использовать — вопрос другого текста. Возможно, авторства нейросети.

Ксения Пономарёва

Композитор, саунд-дизайнер («Василиса и Баба Яга», клип группы Sabaton на песню The Night Witches)

Меня зовут Ксюша Пономарёва, я саунд-дизайнер и игровой композитор: создаю звук и музыку для небольших инди-проектов. Сегодня я поделюсь мнением об использовании нейросетей в работе и творчестве.

GPT-революция поделила мир надвое: на тех, кто с интересом внедряет нейросети в разработку, и тех, кто относится к результатам их труда с ревностью и опасениями. Я причисляю себя к первой группе, хотя и не отрицаю вероятность замещения нейросетями некоторых профессий в будущем. Очевидно одно: мир уже не будет прежним.

Помимо всем известных нейросетей, генерирующих визуальный контент, существует большое количество таких инструментов и для звука. Звукорежиссёры и саунд-продюсеры уже давно и успешно используют софт на базе ИИ, анализирующий звук и помогающий справляться с различными задачами быстрее и техничнее. Например, плагины от компаний Izotope и Sonible. Также существует ряд очень простых в использовании онлайн-сервисов, таких как Landr, осуществляющих мастеринг музыкальных треков с помощью ИИ.

На мой взгляд, всё, что касается технических задач в работе со звуком, в будущем будет практически полностью передано нейросетям, оставляя за человеком роль оператора. Это сильно упростит и ускорит процесс сведения для звукорежиссёров, даст малобюджетным проектам возможность выпускать релизы достойного качества.

В сфере интерактивного аудио благодаря умению нейросетей быстро анализировать множество вариантов развития событий станет проще интегрировать звук и музыку в нелинейный игровой процесс, а речевой синтез и возможности генерации внутриигровых диалогов настолько расширятся, что появятся игры, полностью озвученные ИИ.

Недавний бум нейросетей, способных правдоподобно генерировать голос вокалиста или актёра по «тембральному аудиослепку», продемонстрировал широкие возможности для разработки. Осталось только разобраться с авторскими правами и исключить риски мошенничества.

По такому же принципу работает недавно появившийся и уже зарекомендовавший себя репликатор гитарных усилителей Neural Amp Modeler. Как видно, в ситуациях, где нужно сгенерировать некий контент «в стиле чего-то или кого-то», нейросетям нет равных.

Если говорить о более творческих задачах, таких как написание оригинальной музыки и создание саунд-дизайна, то о полном замещении человека нейросетями речи не идёт. Создавая музыку, композитор действительно руководствуется определёнными правилами и использует паттерны, которым нейросеть вполне способна обучиться. Однако это лишь техническая составляющая процесса.

Помимо этого, есть ещё контекст и эмоционально-смысловая составляющая, овладеть которыми на человеческом уровне нейросети пока что не в состоянии. Приведу простой пример: каждый из нас способен срифмовать четверостишие. Но не каждое рифмованное четверостишие становится произведением литературного искусства на эпохи вперёд. Этим тонкостям контекстуального понимания и творческой экспрессии обучить нейросети крайне сложно, потому что не существует чётких паттернов, по которым творческое произведение наполняется эмоциями и смыслами. Что, соответственно, сильно усложняет процесс обучения нейросети таким вещам.

Также не стоит забывать, что нейросети не создают ничего принципиально нового, а лишь компилируют нечто из массива информации, который уже был создан и переработан человеком. Если исключить участие человека в пополнении этого массива данных, замкнув нейросети на самих себе, то со временем продукты этой генерации будут терять форму и содержание, как аудиозапись в легендарном звуковом эксперименте Элвина Люсье.

Ниже приведу примеры композиций, сгенерированных различными нейросетями. В качестве «фоновых» эти треки звучат вполне убедительно — как для линейного, так и для игрового аудио. Однако, если нужно что-то большее, чем просто «трек на фон», без человеческой редактуры не обойтись:

• Exploration, нейросеть Soundful;
• A Lullaby for a Kid, нейросеть Riffusion;
• Mysterious Mood, нейросеть Soundraw;
• Folklore Fairy Tale, нейросеть Mubert;
• Cosmic Vibes, нейросеть Boomy.

Сложно спрогнозировать, как в будущем нейросети изменят спрос и предложение на рынке профессий. На данном этапе они представляют собой друзей и помощников творцов: расширяют возможности разработки и делают создание звукового сопровождения к играм доступным большему количеству людей.

Также, на мой взгляд, нейросети и ИИ стимулируют человечество расти профессионально: учась максимально выгодно использовать эти инструменты в работе, люди расширяют кругозор и интеллектуально развиваются.

* * *

В качестве эпилога хочу поделиться мнением на эту тему от ChatGPT. Вот её ответ на вопрос о потенциальных рисках замещения профессии игрового композитора нейросетью:

Екатерина Дмитрова

Актриса дубляжа, соруководитель студии R.G. Mechanics VoiceOver

Здравствуйте. Меня зовут Екатерина Дмитрова, и я один из руководителей команды R.G. Mechanics VoiceOver, а также актриса озвучки и звукорежиссёр.

Говоря о нейросетях, могу однозначно заявить, что их нельзя чётко определить как что-то хорошее или что-то плохое. В качестве примера расскажу о своём опыте использования нейросетей для удаления и замены оригинального голоса актёра из звуковой дорожки.

Я работала над локализацией дополнения Burial at Sea для BioShock Infinite. Точнее, я помогала ребятам из команды CGInfo закончить звуковую часть. Работа над озвучкой началась семь лет назад, а обработка звука стояла на месте. Главный затык, с которым столкнулись ребята, а впоследствии и я, — монодорожки в большинстве роликов (реклама, обучающие видео, ролики, если героя или героиню убивают и так далее). С помощью обычного софта вычленить голос из музыки и окружения было невозможно.

Костыльный способ — извлечь центральный канал. Но в моно… его нет! Это можно сделать лишь из стереоканала, но есть риск, что звук в итоге будет с эффектом «бочки». Что же делать?

Самое действенное, но ресурсозатратное решение — сделать минусовку. То есть подбирать музыку и эффекты (вплоть до шагов, фонов, ветра, треска) вручную. То есть подбирать всё, что, по слуху и мнению звукорежиссёра, есть в исходной дорожке, исключая голос. Ведь нам нужно заменить английскую речь на русскую.

Однако есть и лёгкий путь — нейросети. В интернете я не забанена, поэтому приступила к поискам. Наткнулась я на три нейросети, две из которых можно пощупать в онлайне:

• Vocal Remover;
• X-minus pro;
• Ultimate Vocal Remover. Эту приблуду нужно устанавливать на компьютер и тщательно изучать. В ней куча разных настроек и параметров. Методом тыка можно вызвать лишь кучу ошибок и воспламенение пятой точки у нервных и нетерпеливых.

Выбор сразу пал на первую. Нейросеть проста в использовании, но бесплатно пользоваться её функциональностью можно ограниченное количество раз в сутки. Хочешь больше — плати. Собственно, мне сперва и не нужно было много, плюс есть друзья с другими компами и IP.

Вот один из удачных примеров работы с данной нейросетью:

Как видите, даже несмотря на эффекты под «старое ТВ», нейросеть смогла извлечь голос и отдельно предоставить мне дорожку с задником. На него я просто наложила русский голос актрисы, ничего не шлифовала.

Однако нейросети могут и не справляться с задачами. Вот примеры английской дорожки и задника, который предоставила нейросеть Vocal Remover:

Можете услышать сами — в дорожке полно свиста, слышен эффект бочки и в целом создаётся ощущение «побитости» звука. Поэтому в этой реплике, даже если наложить голоса, всё равно будет слышна не только оригинальная речь, но и артефакты. В итоге у нас остаётся всего один выход: не лениться и скачивать из звуковых библиотек необходимые элементы — шум микрофона и особый эффект, когда фонит звуковое оборудование. Миксуем это всё, вырезаем фрагмент мелодии из оригинальной дорожки (оповещение о начале рекламы) и получаем следующее:

Впрочем, Vocal Remover хочется в основном хвалить. Сетка, на мой взгляд, справляется со своей задачей лучше, чем X-minus pro. А вот Ultimate Vocal Remover — для матёрых мазохистов. Но результаты выдаёт хорошие, ведь с помощью этой сетки можно разделить трек на вокал, бас, ударные и прочее. Просто надо хорошенько её изучить, не тыкать без толку — и начнётся магия. Могу посоветовать использовать англоязычные гайды.

Если затронуть тему нейросетей и актёров озвучки, то по интернету уже гуляет уже немало новостей, и там актёры весьма озадачены и злы на сетки. Ведь в прямых руках эта технология может забрать у них работу. Уже есть целые базы голосов знаменитых актёров, певцов и даже политиков.

Вы можете скачать «основу» нужного вам голоса, а дальше хоть сами озвучивайте любую реплику — нейросеть превратит ваш голос в голос Бритни Спирс или Клинта Иствуда. Вот самый понятный и простой пример того, как один голос можно заменить другим, используя основу, реплику с записью своей речи и RVC.

Тут мужчина вмиг смог запеть голосом юной японской девочки. Технология мощная, любопытная и коварная.

Можно озвучивать и фильмы, и игры с помощью простой базы голосов, качественного домашнего микрофона, навыков уверенного пользователя ПК и кучи времени. Да и более продвинутые и подробные гайды в интернете есть (опять-таки, лучше черпать всё из англоязычных источников). А база голосов находится на Discord-сервере. Там же вы найдёте примеры работ других пользователей.

* * *

Однако… я всё равно считаю, что нейросети не заменят актёров. Почему? Да потому что всегда будет нужен человек, который станет образцом и примером. Его манера, стиль, фонетика, эмоции утраты, счастья, злости. Нейросеть не сможет отыграть в нужный момент так, как это сделает человек. Да, какой-то уровень будет, но пока что, на мой взгляд, актёры озвучки всё ещё будут нужны и на профессиональном, и на любительском уровне.

Искусственный интеллект больше подходит для тех, кто хочет сделать быстро и не заморачиваться. К тому же зрители любят наблюдать за работой актёров: как у них что-то получается феноменально с первого раза или как выходит запоротый, но забавный дубль.

Я продолжу использовать нейросети сугубо для работы со звуком, а не с целью вставить в игру голос именитого актёра или актрисы.

Егор Поляков

Мэттпеинтер и концепт-художник (Call of Duty: Warzone, сериалы «Ведьмак» и «Тень и кость»)

В данный момент я вынужден согласиться, что нейросети плотно внедрились в профессию художника в индустриях игр и кино. Вопрос о том, друг они или враг разработчика, по большому счёту остаётся открытым. Тут больше зависит от точки зрения. Но отрицать, что нейросети — очень мощный инструмент в правильных руках, на мой взгляд, бесполезно и даже опасно.

Для меня польза нейросетей заключается в том, что они позволяют ускорить работу, а также полностью или частично снимают пласт операций, выполнять которые художнику не очень нравится по тем или иным причинам.

Важно понимать, что нейросети позволяют скорее сделать «буст» в работе, а не полностью создают что-то за вас. Человек с улицы, вооружившись такими сетями, без навыков в том или ином направлении никогда не сможет вас заменить.

Дальше будут немного заезженные примеры, которые хорошо иллюстрируют, что я имею в виду.

Возьмём мэттпеинт. После появления опции генеративной заливки в последней версии Photoshop многие посчитали, что она сильно повлияет на работу и что закат профессии мэттпеинтера близок. На деле же инструмент оказался пригоден лишь для генерации идей и композиций. Качество, с которым он достраивает недостающие куски или меняет элементы изображения, сильно недотягивает до планки, установленной кинопроизводством или разработчиками игр.

То есть, если речь идёт о набросках, быстром размещении объектов или тестировании разных идей (чтобы посмотреть, насколько они уместны в рамках композиции), — это полезный инструмент.

А вот если у человека нет фундаментальных навыков, он в любом случае не сможет доработать полученный материал. Он в принципе не поймёт, что нужно доработать и где.

То же самое касается концепт-арта. Нейросеть Midjourney позволит вам прикинуть десятки вариантов изображения. Например, выдаст ворох снайперских винтовок в сай-фай-стилистике. Но чтобы понять, какая из них самая удачная и какие элементы нужно доработать — понадобятся знания, которых нет у человека без экспертности. Кроме того, к дизайнам из Midjourney сейчас всё ещё слишком много претензий в части функциональности.

Как упоминалось выше, я чаще всего использую нейросети в областях работы, которыми мне не очень нравится заниматься. Например, было довольно интересно использовать сетки в персональных проектах. Часто, чтобы сделать быструю работу для портфолио, мне нужен обширный бэкграунд, некая предыстория того или иного объекта, архитектуры, персонажа и так далее. На мой взгляд, если на руках есть лишь небольшое описание из нескольких строк, дизайн рискует стать поверхностным, а наличие деталей и ответов на определённые вопросы позволяет сильно углубить этот дизайн и сделать его куда более интересным.

Поэтому не стоит ломать голову и тратить несколько часов, чтобы до конца разобраться в бэкграунде той или иной работы и придумывать подробное описание. Я делаю несколько запросов в Midjourney, дополняю их и использую как некое ТЗ, которое позволит мне в дальнейшем укрепить решения в части дизайна, композиции кадра, освещения и так далее.

Необходимо также обратить внимание на этические аспекты, связанные с использованием произведений художников в нейросетях. Ведь, по сути, работы художников используются в коммерческих целях без ведома и согласия. Поэтому возможность сгенерировать изображение в узнаваемом стиле конкретного художника — это, на мой взгляд, явный перебор.

В заключение скажу, что, вне зависимости от вашего отношения к нейросетям, я рекомендую подумать, каким образом они могут помочь вам в творчестве. Возможно, благодаря им вы сможете избавиться от скучной работы, выполнение которой вас давно раздражает и не приносит удовольствия. Ну и надеюсь, что в скором времени с помощью нейросетей мы сможем эффективно делать UV-развёртку в один клик.

Александра Корнилова

Менеджер проектов (Dixotomia)

О нейросетях не говорили только близняшки из Atomic Heart. Да и каждая бабушка, знакомая с интернетом, хоть раз, да встречала сгенеренные города России и восхищалась ими (моя бабушка точно восхищалась). Поэтому отрицать, что нейросетки плотно вошли в нашу жизнь, бессмысленно. Своего нейробота выпустил даже «Сбер».

И хотя бот простенький, при должном обращении он выдаёт картинки, приближенные к желаемому результату. Перечислять бесконечные варианты генераторов не будем и сразу перейдём к Midjourney. Именно эта сетка помогает нам с разработкой VR-шутера Dixotomia.

Артём Гудков

3D-художник (Battles for Glory, Dixotomia)

Dixotomia — это VR-шутер о вампирах. И одна из главных особенностей VR — ощущение реального присутствия в виртуальном пространстве. Достигается оно за счёт объёмного звука и правильной визуализации тела. В очках эта система может определять лишь положение шлема и двух моушн-контроллеров, которые пользователь держит в руках. Поэтому для упрощения идентификации себя в пространстве и снижения рассинхрона отрисовывают и используют только кисти рук.

Наш первый прототип моделился довольно давно, пришло время его обновить. При создании новых «ручек» нам помогала нейросеть. Процесс был трудоёмким — не всегда MJ выдавала то, что нравилось и подходило. В сети ходили слухи, что ИИ обновили и кисти рук с пальцами генерируются хорошо. Просто иногда их попадалось больше или меньше, чем нужно.

В итоге из нескольких сгенерированных картинок мы собрали мудборд, по которому и смоделировали руки.

А потом получились вот такие ручки, которыми можно потрогать всё вокруг и просто приятно шевелить!

Скоро мы перенесём их в автономную версию на Oculus Quest 2!

Максим Чуксеев

Дизайнер уровней (Mot de Pass, Last Dissident, Dixotomia)

Искусственный интеллект — действенный инструмент, которому нашлось применение и в дизайне уровней. Благодаря Midjorney и ChatGPT дизайнер не только экономит время при наполнении мудборда референсами, но и вникает в архитектурные особенности здания, изучает исторические или технические характеристики, отмечает дополнительные нюансы, которые используются при создании локации.

Иногда дизайнеру приходится воссоздавать и существующие здания, опираясь на собственную насмотренность и референсы — выдуманные или реальные. В процессе такой работы легко упустить второстепенные детали, ведь сложно хранить все особенности в голове. Тогда можно обратиться к нейросети Midjorney и, составив структурированный и конкретный запрос, создать референс, приближенный к нужному визуальному образу.

А что, если не получается воссоздать стилистически правильную локацию с учётом окружения и наполнения? Не беда! Пара запросов к ChatGPT, и найдутся нюансы, которые украсят уровень и сделают его сочным.

При разработке новых локаций для Dixotomia я иногда обращаюсь к нейросетям. Перед работой над промышленной локацией (заводом по переработке) я спрашивал у ChatGPT, какие стадии проходит железная руда на сталелитейных предприятиях перед тем, как стать стальным бруском. Ещё спрашивал, какими станками оборудованы те или иные цеха, каким образом работают системы охлаждения и как сильно изменились дымоходные трубы за сто лет. Эта информация помогла представить масштабы локации, наполнение, путь игрока и то, каким образом будет реализован визуальный нарратив.

Во время перехода к наполнению мудборда у меня уже была готовая концепция, по которой подбирались релевантные референсы из интернета и генерировались отдельные картинки «из головы».

Так что, ребята, если вы не смогли найти общий язык с нейросетями, просто попробуйте ещё раз! Всё обязательно получится!

* Решением суда запрещена «деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов — социальных сетей Facebook и Instagram на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности».